import numpy as np

class Perceptron(object):
    def __int__(self,eta=0.01,n_iter=10):
        self.eta = eta
        self.n_iter=n_iter

    # 通过使用面向对象编程的方式在一个python类中定义感知器的接口, 使得我们可以初始化新的感知器对象,
    # 并使用类中定义的fit方法从数据中进行学习, 使用predict方法进行预测.按照python开发的惯例,
    # 对于那些并非在初始化对象时创建但是又被对象中其他方法调用的属性, 可以在后面添加一个下划线,
    # 例如：self.w_
    def fit(self,X,y):
        self.w_ = np.zeros(1+X).shape[1]
        self.errors_ = []
        for _ in range(self.n_iter):
            errors = 0
            for xi, target in zip(X, y):
                update = self.eta * (target - self.predict(xi))
                self.w_[1:] += update * xi
                self.w_[0] += update
                errors += int(update != 0.0)
            self.errors_.append(errors)
        return self

    def net_input(self, X):
        """Calculate net input"""
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

    def predict(self, X):
        """Return class label after unit step"""
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)
